同第一个阶段一样，特别附加一个小章节的目的是想把没有完善的且重要的知识补全。本节有三个知识点，日历表排序，在PowerQuery中创建日历表，定制日历表的使用。
下面是calendar.js插件文件的代码。 //js日历 (function(){ var calendar = function(calendarId){ //日历对象不存在，返回日历 if(!(this instanceof calendar)){ return new calendar(); } //获取当前日历对象 var c =this; //获取引用日历的节点id，这是外面提供的要放哪里的id var calendarId
经常有朋友问怎么计算两个日期间的工作日问题，本来，对于简单的计数问题，总不会复杂到什么程度，但是，对于这个问题，我通常会说，先确定你的工作日历表，也就是说，先定义好哪些算工作日，哪些算假期——因为每个公司都不一样，甚至每个人都不一样。
BI分析中，经常需要将事实表与时间维度表关联起来，按年/月/日来逐层展示，常用的做法是创建一张日历表，结构类似如下： create table T_BAS_CALENDAR ( d_year NUMBER(4) not null, d_month NUMBER(2) not null, d_day NUMBER(2) not null ); comment on table T_BAS_CALENDAR is '日历表'; comment on column T_BAS_CALENDA
不同行业的分析，维度表有类别之分，数据表有指标计算之别。但当谈到日期时，基本是一致的。而且日期表也是我们使用时间智能的前提。
本文将介绍如何使用Java编程语言实现一个简单的日历功能。通过接受用户输入的年份和月份，我们将计算该月份的天数，并输出一个日历表格，显示每个日期对应的星期几。这个日历功能可以帮助用户快速查看指定月份的日期分布，具有实用性和易用性。
解释：返回日历表中第一个时间，一般来说日历表都是排序好的，如果是未排序的日历，返回的则是第一个日期值。
样式化侧边栏是从零开始创建 WordPress 主题系列教程的第十三篇，这篇主要讲解如何样式化侧边栏里面的所有元素，在对侧边栏样式化之后，这系列教程就将差不多结束了。
我们需要求出当月每星期的平均销售额，然后再根据当日的销售额去对比看下完成比例情况。
投资回收期是投资决策分析中一个重要的参考指标，它是指投资资金刚好收回所需的投资年限。投资回收期计算一般有两种：一是静态投资回收期：指在不考虑资金时间价值的条件下，投资项目的净收益回收其全部投资所需要的时间；二是动态投资回收期：即在考虑资金时间价值的条件下，投资项目的净收益回收其全部投资所需要的时间。下面以静态投资回收期为例，来说明在 Power BI 中如何计算投资回收期。
同时还有一份日历表，建立了关系 我们要通过计算每个月的期末余额 之前我们知道计算期末余额用到的函数为Lastdate函数，但是LastDate是针对数据源表的日期使用，如果对日历表的日期列使用，会对于小计这里产生不同的结果。
最近我在看《Python编程快速上手-让繁琐工作自动化》一书，看到书中「处理Excel电子表格」章节时触发了灵感，想着我也可以用 Python 做出一份专属日历。
使用的模块为openpyxl，一个能读取和修改Excel电子表格的Pyhton模块。
时间智能是一个系列时间函数的打包来解决时间对比的问题。我们在业务的数据分析中经常有诸如此类的问题，与去年同期比较怎么样？与上个月比如何？截至到某一日我们今年完成了多少？...时间智能函数可以让你随心所欲地拨动时间轴，就好像时光机，选择了你想要的时间点，就可以调取那部分的数据。
获取当前时间，可以使用函数：DateTime.LocalNow()或DateTime.FixedLocalNow()
最近读了Reid Havens在PowerPivotPro上发表的一篇《产品上线时间后比较表现》的文章，不同产品上线的时间不同，通过自定义时间轴来把所有产品的上线时间调整到同一个起点作比较。
日历在手机软件里是非常常见的一个功能，几乎每一个手机都有一个自带的手机日历软件。签到功能也是特别常用的，学习通、淘宝、包括学校使用的热水软件U易也都有运用。在一些签到获取积分（或者其他奖励）的软件中，签到和日历功能常常是捆绑使用。我们今天要实现的也是签到功能和日历捆绑在一起的效果。
如果数据模型的日期范围是2018/5/1—2019/6/30，则生成的日期表范围为2018/1/1—2019/12/31
我们看到有1根是实线代表了默认激活状态，2根是虚线，代表未激活关系状态。 如果我们要求2019年根据3个时间来求金额的话则可以使用UseRelationShip函数来激活关系进行计算。
昨天，发布了文章《你可能从来没用透视表干过这件事，太有意思了！》，其中用透视表实现了月历的显示方式，并且提到，“月历型”报表的问题，众多朋友表示非常期待。
该例子介绍QCalendarWidget的用法。 总结一些用法 QCalendarWidget *calendar; 设置最小日期 calendar->setMinimumDate(date);
一般用于计算同比，环比数据。相对于PreviousYear，PreviousQuarter，PreviousMonth，PreviousDay，NextYear，NextQuarter，NextMonth，NextDay等函数更直观，同时也更统一。
第2参数是一个表达式，是对第一参数进行过滤的表达式。如果我们第二参数只写一个常数，则等同于返回列表的最大值，主要差异表现在汇总合计上。
要知道在深圳上班是非常痛苦的事情，特别是我上班的科兴科技园这一块，去的人非常多，每天上班跟春运一样，如果我能换到以前的大冲上班那就幸福了，可惜，换不得。
相信大家都遇到过下图这种情况，两表之间拉扯半天，虚线就是没法变成实线，表关联就是这么倔，不给面子
大海：你的日期表是从外面的表导进来的，还是在pp里直接生成的？如果导进来的，要在外面的表加，如果直接生成的，在pp里可以改日期范围。
随着美国openAI公司的CahtGPT诞生，人工智能开启了再度觉醒状态。在这样的一个时代的大背景下，演变出了“智能+万物”的潜在主题。全球智能化，已经成为了一个必然的趋势。目前，对于国内很多机构都采取人工排班的方式，这样不仅浪费人力，增加成本，而且很容易出现各种错误。本智能排班系统能够根据员工偏好设置、排班规则、自定义规则等，综合考虑到店客流量、特殊需求等因素，采用遗传算法来智能化实现员工排班最优需求。同时，还可以根据每个员工的历史数据和绩效表现进行排班分析实现智能化预测，从而优化排班效率并提高员工的生产力和满意度。
修复 futures_rule 数据接口，增加通过日期查找历史数据的功能，可以通过该接口获取近期期货交易日历数据。
这个时候我们求出的结果实际上和销售金额度量值是一样的计算结果。但是我们需要以这个为基础来做演化。如果我们需要得到累计效果，不同的方式需要使用不同的方法。
同比、环比、本年累计、本月累计...基于时间维度的对比，无论在哪个行业，这都是最基本的分析需求。
解释：这里需要2个条件，除了日历条件，还需要添加一个日期是否有值的条件，也就是汇总金额这里需要为非空。
又是一对好用的函数，特别是对于营销分析，做业绩排名，当然对于学生考试成绩、运动比赛成绩的排名也不在话下，应用场景就根据自己需要来发掘吧。
话说，数据透视表是Excel里超级好用的数据分析功能！君不见，前天我发文章《别傻了！PQ都没学会，VBA都学不来，你能学好Python处理Excel？》后，有朋友留言，千回百转，回到透视表……
2018-10-26 by Liuqingwen | Tags: Hexo | Hits
又是一对好用的函数，特别是对于营销分析，做业绩排名，当然对于学生考试成绩、运动比赛成绩的排名也不在话下，应用场景就根据自己需要来发掘吧，授之以鱼不如授之以渔，我这里只讲通用的方法。
#!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- """ date的用法 (test_datetime.py) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Created by bixiaofan <wirelessqa@163.com> on 2018/1/24 at 上午9:46 """ import time from datetime import date def test_datetime_dat
写在前面： 博主是一名大数据初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。我
在网上看到个很简约的全年时间进度图表，尝试在Power BI当中实现，效果如下，上方是进度卡片，下方分十二行代表十二个月，已发生天数高亮显示。
calendar模块的函数都是日历相关的，提供了对日期的一些操作方法，和生成日历的方法.
学习PowerBI有三大独立的模块，Power Query获取数据、Power Pivot & DAX 数据建模、Power View 数据可视化，以可视化作为起点来讲主要有三个原因：
公司有个邮件项目，其中Exchange日历需要大量的日期时间的计算。前两天客户反馈一个问题：循环日历修改单日后，生成的exception日期未生效，也就是说修改后的会议时间没有改动。正常来说这是个主流程功能，不太可能出现这样的问题，我们本地各种日志分析和造日历会议想要复现这个问题，徒劳无功。后来在查另一个完全不相干的问题时，查到了用户时区被改动导致日期错误问题，灵感乍现，连忙去试试之前用户反馈的日历周期在不同时区上的日历表现。果然，这次看到了不同。
该数据纯属虚构。使用该咖啡数据的好处，是它非常的简单清晰，便于你对公式的学习和理解，在你掌握了公式的精髓后再把方法结合到各种复杂场景来应用就可以做到融会贯通。
SAP PP 中关于计划订单和生产订单的日期计算 ，计划单的基本完成日期=上级物料需求日期-物料主数据MRP2视图的收货处理时间天数（全部以工厂日历的工作日计算） 计划单的基本开始日期=计划单的基本完成日期-物料主数据 。
各个团最后一天日期 例如：2016/1/6日有一个2日团队，所以团队最后一个行程日期为2016/1/6+1=2016/1/7
我们在输入基本开始日期和基本完成日期时需要关注 调度 下面的“类型”，其中有向前、向后、当天日期等：
想要得到本贴 Jupyter Notebook 的同学分享此贴，在本帖留个言，我便发给你链接。
想想电影黑客帝国中的画面，估计会令很多人都叹为观止，其实最简单的只要会使用Linux操作系统就可以是简单的实现电脑屏幕的字符串雨了！是不是很高大上呢！
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